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05e78b8c
编写于
1月 08, 2019
作者:
C
Cheerego
提交者:
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1月 08, 2019
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Merge pull request #528 from haowang101779990/1.0-prepare-data-bug-fix
align 1.0 data prepare interface 2 with 1.1
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c6fa0d83
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+13
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doc/fluid/user_guides/howto/prepare_data/index.rst
doc/fluid/user_guides/howto/prepare_data/index.rst
+13
-18
未找到文件。
doc/fluid/user_guides/howto/prepare_data/index.rst
浏览文件 @
05e78b8c
...
...
@@ -10,27 +10,22 @@ PaddlePaddle Fluid支持两种传入数据的方式:
配置数据输入层,并在 :code:`fluid.Executor` 或 :code:`fluid.ParallelExecutor`
中,使用 :code:`executor.run(feed=...)` 传入训练数据。
2. 用户需要先将训练数据
转换成 Paddle 识别的 :code:`fluid.recordio_writer` , 再使用
:code:`Python Reader` 以及 :code:`PyReader` 配置数据读取。
2. py_reader接口异步方式:用户需要先使用 :code:`fluid.layers.py_reader` 配置数据输入层,然后使用
:code:`py_reader` 的 :code:`decorate_paddle_reader` 或 :code:`decorate_tensor_provider`
方法配置数据源,再通过 :code:`fluid.layers.read_file` 读取数据。
这两种准备数据方法的比较如下:
.. _user_guide_prepare_data_comparision:
+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
| | Feed数据 | 使用Reader |
+============+==================================+=======================================+
| API接口 | :code:`executor.run(feed=...)` | :code:`fluid.layers.reader` |
+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
| 数据格式 | Numpy Array | :code:`fluid.recordio_writer` |
+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
| 数据增强 | Python端使用其他库完成 | 使用Fluid中的Operator 完成 |
+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
| 速度 | 慢 | 快 |
+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
| 推荐用途 | 调试模型 | 工业训练 |
+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
======== ================================= =====================================
对比项 Python Reader同步方式 py_reader接口异步方式
======== ================================= =====================================
API接口 :code:`executor.run(feed=...)` :code:`fluid.layers.py_reader`
数据格式 Numpy Array Numpy Array或LoDTensor
数据增强 Python端使用其他库完成 Python端使用其他库完成
速度 慢 快
推荐用途 调试模型 工业训练
======== ================================= =====================================
这些准备数据的详细使用方法,请参考:
...
...
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